区间数信息下的多属性群决策研究

随着决策系统的不断扩大以及复杂化,评价指标以实数值描述稍显欠妥。研究属性权重为实数值、区间数信息下的多属性群决策问题,建立集结区间数信息的非线性规划模型,采用模拟植物生长算法集结各方案中多位专家给出的区间数偏好,并利用得到的偏好区间数构成群决策偏好矩阵。结合已知权重,引入投影理论得到各方案的综合评价值,从而选出最优决策方案。算例结果表明,模拟植物生长算法不仅计算简便、灵活,并且尊重每个专家的意见,较好地保留了信息的完整性,显示出人工智能算法在信息集结方面的有效性。     

聚醚型聚氨酯的氢键、微相分离及性能

用本体一步法合成了5种不同硬段含量(11.0％～46.9％)的二苯甲烷-4,4′-二异氰酸酯/环氧乙烷封端型聚环氧丙烷聚醚/乙二醇的聚醚型聚氨酯,并借助于IR,DSC,DMS和材料试验机等手段对该聚氨酯的氢键、微相分离及力学性能进行了表征。结果表明:随着硬段含量的增加,其>NH与微区中的>C=O的氢键化程度逐渐提高,软段微区中—O—的氢键化程度逐渐降低;微相分离程度逐渐提高;拉伸强度及硬度随之增加,扯断伸长率在硬段含量40％左右出现极大值。     

数据集的粒化树及其建模应用

通过对数据集的不同划分,得到了基于数据集的粒化树。结合关联元素的信息,建立了基于不同数据集粒化树之间的关联关系,确定了两种粒化树中的两条关联链,促成了它们经关联元素的相互联系。由于每一关联链中的粒从粗到细逐步变化,使得关联元素与粒度的逐步细化密切相关,这是粒计算数据处理模式的体现。相关的结论为人才供求问题的算法描述提供了数学模型,并通过实例予以展示。     

基于话题链的汉语语篇连贯性描述体系

汉语简洁灵活的意合型篇章组合结构,对传统的基于关联词的篇章连贯性描述体系提出了新的挑战。该文引入话题链描述形式,设计不同类型的话题评述关系集,构建了以话题链为主,融合关联词语和其他连贯形式描述机制,覆盖话题评述、并列、因果、转折四大类关系的汉语语篇连贯性描述体系。在清华句法树库TCT上进行的验证实验,发现话题链和关联词语分别覆盖了约76%和50%的汉语复句,并且两者经常同时使用,初步证明了这个体系在句子连贯性描述方面的可行性和有效性。     

基于跨场景推理的事件关系检测方法

事件关系检测是一项面向事件之间逻辑关系的自然语言处理技术。事件关系识别的核心任务是以事件为基本语义单元,通过分析事件的篇章结构信息及语义特征,实现事件逻辑关系的深层检测。该文首次建立一套事件关系检测的任务和研究体系,包括任务定义、关系体系划分、语料采集与标注、评价方法等。同时,该文提出了一种跨场景推理的事件关系检测方法,该方法认为,具有相同事件场景的“事件对”,往往具有相同的事件关系类型。该文提出的基于跨场景推理的事件关系检测方法在针对四大类事件关系类型的检测精确率为54.21%。     

基于句法语义特征的中文实体关系抽取

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。     

情感分析中极性副词的自动扩展

为了扩展尽可能多的极性副词（基于词典WordNet 3. 0）, 提出了三种类型的查询字符串。除了WordNet中的同义关系和反义关系, 还使用了近义（similar to）和又见（also see）这两种关系。实验数据表明, 后两种关系比前两种关系在扩展极性副词方面更重要。详细的实验验证了所提出的POAE算法加Transform转换函数在自动扩展极性副词方面是可行的。     

基本主方向关系的反关系推理

在深入研究了基于MBR的主方向关系的反关系推理的基础上,提出了一种基于区域对象本身的基本主方向关系的反关系推理算法。在理论上对该算法的正确性和完备性进行了证明,并通过与实际情形逐一对比验证了该算法的正确性。